ChatGPTが登場してから、生成AIを仕事や学習に活用する人はかなり増えたと思います。
私は以前からPython関連の学習サイトを運営しており、プログラミング学習や業務効率化に興味を持っていました。
その中で、生成AIの可能性にも強く惹かれ、ChatGPTを日常的に使うようになりました。
最初は、
- 文章作成
- アイデア出し
- コード補助
- 要約
- 学習サポート
など、「ChatGPTを使う側」として活用していました。
ただ、使い続けているうちに、少しずつこんなことを考えるようになりました。
「これをもっと実用的なAIツールとして使えないだろうか？」
今回は、そんな私がDifyに出会い、「AIを使う側」から「AIアプリを作る側」へ大きく踏み込んでいった話を書いてみます。
また、その過程で「Dify学習館」という学習サイトを作ったので、それついてもお話しします。
ChatGPTは便利。でも“業務利用”には限界もあった
ChatGPTは本当に便利です。
特に最初は、
「ここまで自然に回答してくれるのか」
と驚きました。
ただ、実際に使い込んでいくと、少しずつ課題も見えてきました。
例えば、こんな部分です。
| 困ったこと | 内容 |
|---|---|
| 毎回プロンプトを書く必要がある | 同じ指示を何度も入力する |
| 他人に共有しづらい | 自分専用ツールになりやすい |
| 業務フローに組み込みにくい | 問い合わせ対応などに使いづらい |
| 社内データを扱いづらい | PDFや独自情報を簡単に扱えない |
つまり、「AIを便利に使う」ことはできても、「AIを業務ツールとして運用する」のは意外と難しかったんです。
その頃から、
- FAQボット
- PDF検索AI
- 問い合わせ対応AI
- 社内ナレッジ検索
のようなものを、もっと簡単に作れないか興味を持つようになりました。
PythonやAI開発を触っていたからこそ、難しさも感じていた
私はもともとPython関連の学習サイトを運営していたこともあり、Pythonやプログラミング自体には触れていました。
そのため、LangChainやOpenAI APIなども試しながら、AIアプリ開発を進めていました。
ただ、実際に触ってみると、生成AIアプリ開発には独特の難しさがあると感じました。
特に初心者にとってハードルが高いと感じたのは、以下のような部分です。
| 難しかったこと | 理由 |
|---|---|
| OpenAI API設定 | APIの概念に慣れが必要 |
| ベクトルDB | 初学者にはイメージしづらい |
| LangChain | 学習コストが高い（つまり難しい） |
| RAG構築 | 全体像を理解しづらい |
| AIアプリ設計 | 部品同士の関係が複雑 |
Python経験があっても難しいと感じる部分が多かったので、初心者ならなおさら大変だと思いました。
そんな中で出会ったのがDifyです。
Difyを触って、一気に世界が変わった
最初にDifyを触ったときの感想は、
「AIアプリ開発の全体像がかなり分かりやすい」
でした。
特に良かったのは、GUIベースで操作できるところです。
コード中心ではなく、画面を見ながら構築できるため、
- チャットボット
- Workflow
- RAG
- ナレッジ検索
- AIアシスタント
などをかなり直感的に作れました。
また、Difyは「AIアプリを構成する要素」が視覚的に理解しやすいのも大きかったです。
例えば、AIアプリ開発で必要になる機能を、GUI上で整理しながら理解できます。
| 要素 | Difyでの扱いやすさ |
|---|---|
| プロンプト | GUIで編集可能 |
| モデル切替 | 簡単 |
| Knowledge | 視覚的で分かりやすい |
| Workflow | 流れを理解しやすい |
| API公開 | 初心者でも触りやすい |
特に、
「AIアプリを作っている感覚」
を得やすいのがDifyの魅力だと思いました。
実際に作れるようになったもの
Difyを学び始めてから、さまざまなAIアプリを作れるようになりました。
例えば、
- PDF要約AI
- FAQボット
- 問い合わせ対応AI
- 社内ナレッジ検索
- AIチャットアシスタント
などです。
以前は、
「AI開発＝かなり高度なもの」
というイメージがありました。
しかし、Difyのおかげで、AIアプリ開発がかなり身近になったと感じています。
特にRAGを使ったナレッジ検索は、
「ここまで簡単に作れるのか」
と驚きました。
ただ、日本語の初心者向け情報がかなり少なかった
Dify自体は非常に優秀なツールでした。
ただ、学習を進める中で感じたのが、
「初心者向け情報が断片的すぎる」
ということでした。
例えば、
- YouTube動画は部分的
- 記事ごとに説明レベルが違う
- Workflowだけ解説
- RAGだけ解説
- 学ぶ順番が分かりづらい
という状態でした。
その結果、
「結局、何から始めればいいの？」
となってしまうケースが多いと感じました。
これは、実際に自分自身も感じていた部分です。
だから「Dify学習館」を作りました
そんな経験から作ったのが「Dify学習館」です。
もともと運営していたPython関連学習サイトの中で、Difyを用いた生成AIアプリ開発を体系的に学べる場所として作りました。
特に意識したのは、
「初心者でも順番に進めれば理解できること」
です。
そのため、
- 環境構築
- チャットボット
- Workflow
- RAG
- 実践アプリ開発
という流れで段階的に学べるようにしています。
Difyは非常に強力なツールですが、最初の学習導線が分かりづらいと感じる人も多いと思っています。
だからこそ、できるだけ初心者目線で整理することを意識しています。
これからDifyを始める人へ
もし今、
- ChatGPTは使っている
- でもAIアプリは作ったことがない
- RAGに興味がある
- 業務効率化したい
- ノーコードで始めたい
と思っているなら、Difyはかなりおすすめです。
私自身、Difyを知ったことで、
「AIを使う側」から
「AIアプリを作る側」
へ一歩進めた感覚がありました。
そして、その経験が「Dify学習館」を作るきっかけにもなりました。
まとめ
ChatGPTを使うだけでも十分便利ですが、Difyを学ぶことで、AIの活用方法はさらに広がると感じています。
特に、
「実際に使えるAIアプリ」
を比較的短期間で作れるようになったのは大きな変化でした。
もし、
「AIアプリを作ってみたい」
と思っている人がいれば、Difyはかなり面白い選択肢だと思います。